在当今电力系统中,变电站作为电网输电配电的中转站,在变换电压、传递电能和分配能量起着关键性作用,是沟通发电站和电网用户的桥梁。在变电站中,电力设备是输电配电的关键设备,设备运行的稳定性和安全性关系到变电站整体的日常正常工作运转。设备的典型外观缺陷与仪表数据的记录等日常巡检工作已经向自动化与智能化发展,结合相应的图像处理算法完成巡检任务。因此,研究变电站巡检机器人所涉及的关键技术具有重要的研究意义。本论文围绕变电站巡检机器人的图像处理技术开展研究工作。首先,对变电站巡检机器人进行系统进行集成设计,设计一款能搭载高速处理器和多种传感器的机器人平台,在变电站中对仪表数据和设备状况等各种物理信息进行识别分析,通过物联网技术与远程客户端互联,直接面向监控人员并接受其对机器人进行操作和显示机器人传回的图像视频、系统状态、传感器数据等。在此基础上对电机驱动、超声波测距、云台控制进行硬件模块化设计,并以PID算法作为机器人移动控制算法,高精度陀螺仪用于机器人移动时水平面上姿态的测量,实现变电站巡检机器人视觉终端的控制实现。然后,分析定位误差、机械磨损、光照环境等外在因素对典型外观缺陷与仪表指针识别的影响,构建并实现了视觉终端的控制,重点研究其所涉及的图像处理算法。通过研究图像匹配方法消除定位误差与机械磨损造成检测对象的视觉偏移,包括基于模板匹配、SIFT变换、SURF变换三种方法在变电站视觉巡检中的实现,并通过实验验证其匹配效果。在此基础上通过背景噪声建模获得表面缺陷识别,并设计了基于区域分块的Hough变换指针识别方法。最后,对开发研制的变电站巡检机器人系统样机进行运行测试,视觉终端控制运行正常;对基于背景噪声建模的典型外观缺陷识别方法与分块区域的Hough变换检测方法进行实验测试,实验结果表明均可以有效地提高识别的准确率。上述研究工作的完成,丰富了变电站巡检机器人的图像处理技术,具有一定的理论意义与工程应用参考价值。